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Regressione lineare
Quando il prodotto tra gli scarti è costante \((x_{i} - M(x)) = c(y_{i} - M(y))\), allora l'equazione diventa:
\(y_{i} = (M_{y} - \frac{1}{c}M(x)) + \frac{1}{c}x_{i}\)
Questa equazione può essere riscritta come:
\(y_{i} = a + b x_{i}\)
Coefficiente angolare
Il coefficiente angolare \(b\) è positivo, quindi la relazione è crescente. In questo caso, X è la "causa" e Y è l'"effetto", ossia X causa Y. Ciò vuol dire che Y è la "risposta" perché varia in risposta al variare di X.
Ordine gerarchico della dipendenza
Abbiamo studiato più indici di dipendenza, e ognuno serve a un suo caso particolare. Il primo indica una maggiore dipendenza fino ad arrivare al caso più blando:
- \(X^{2} = \frac{n_{2}}{y|x}\)
- \((xy)^{2} = \sigma_{xy}\)
- \(\rho = 0\)
"Chi quadro" indica la "dipendenza in media", "covarianza" e "coefficiente di correlazione."
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SSD
Scienze economiche e statistiche
SECS-S/01 Statistica
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